Publication
Automated vulnerability detection in source code
| dc.contributor.advisor | Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça Gomes | |
| dc.contributor.author | Batista, Arthur Quintino | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-09T12:03:26Z | |
| dc.date.available | 2023-11-09T12:03:26Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Technological advances have facilitated instant global connectivity, transforming the way we interact with the world. Software, propelled by this evolution, plays a pivotal role in our daily lives, being present in virtually every facet of our existence. Programmers, who form the bedrock of the business structure, create source code comprising hundreds or even thousands of lines, encompassing essential functionalities for software to operate seamlessly. However, owing to the inherent complexity of these functionalities and their interdependencies, it is common for errors to escape notice in the code, inadvertently reaching the software production phase and resulting in code vulnerabilities Each year, the number ofidentified software vulnerabilities, either publicly disclosed or discovered internally, increases. These vulnerabilities pose a significant risk of exploitation, potentially leading to data breaches or service interruptions. Therefore, the goal of this project is to develop a tool capable of analyzing code written in C and C++ to detect vulnerabilities before the code is deployed to end users. To achieve this goal, we leveraged existing work in this area by using a dataset of open-source functions written in C and C++. This dataset contains approximately 1.27 million functions categorized into five different Common Weakness Enumerations (CWEs). Preprocessing was performed to optimize the performance of the models used. The models were trained on function snippets only, without considering any external context of the code, thus simplifying the problem and increasing processing efficiency. The results obtained are promising, with the trained models showing high performance in identifying and classifying vulnerabilities. In addition, these results can serve as a benchmark for direct comparisons between different approaches. | pt_PT |
| dc.description.abstract | O avanço tecnológico permitiu uma conexão global instantânea, transformando a maneira como interagimos com o mundo. Os softwares, impulsionados por essa evolução, desempenham um papel crucial em nosso cotidiano, estando presentes em praticamente todos os aspectos de nossas vidas. Os programadores, fundamentais na estrutura empresarial, desenvolvem o código-fonte composto por centenas ou até milhares de linhas, incorporando as funcionalidades essenciais para o pleno funcionamento dos softwares. No entanto, devido à complexidade intrínseca dessas funcionalidades e suas interdependências, é comum que erros passem despercebidos no código, chegando inadvertidamente à fase de produção do software e resultando em vulnerabilidades de código. Anualmente, observa-se um aumento no número de vulnerabilidades de software que são identificadas e divulgadas publicamente ou descobertas internamente. Essas vulnerabilidades representam um sério risco e podem resultar em fuga de informações ou interrupção de serviços. Assim, este projeto visa desenvolver uma ferramenta capaz de analisar o código escrito em C e C++ para identificar vulnerabilidades antes que esse código chegue ao consumidor final. Para alcançar esse objetivo, utilizamos como ponto de partida diversos trabalhos já realizados nessa área, fazendo uso de um conjunto de dados contendo funções de código aberto escritas em C e C++. Esse conjunto de dados engloba cerca de 1.27 milhões de funções categorizadas por cinco diferentes Common Weakness Enumerations (CWEs). Realizamos um pré-processamento para otimizar o desempenho dos modelos utilizados. Os modelos foram treinados apenas em trechos de funções, sem considerar qualquer contexto externo sobre o código, simplificando assim o problema e melhorando a eficiência do processamento. Os resultados obtidos são promissores, pois os modelos treinados foram capazes de identificar e classificar as vulnerabilidades com alto desempenho, estes resultados podem também servir como base para comparação direta entre diferentes abordagens. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203380290 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/23876 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Vulnerability Detection | pt_PT |
| dc.subject | Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | Binary Classification | pt_PT |
| dc.subject | Multi-Label Classification | pt_PT |
| dc.subject | Neural Network | pt_PT |
| dc.subject | Source-Code | pt_PT |
| dc.subject | Data Processing | pt_PT |
| dc.subject | Computer Security | pt_PT |
| dc.subject | CWE | pt_PT |
| dc.subject | Deteção de Vulnerabilidades | pt_PT |
| dc.subject | Classificação Binária | pt_PT |
| dc.subject | Classificação Multi-Etiqueta | pt_PT |
| dc.subject | Rede Neural | pt_PT |
| dc.subject | Código-Fonte | pt_PT |
| dc.subject | Processamento de Dados | pt_PT |
| dc.subject | Segurança Informática | pt_PT |
| dc.title | Automated vulnerability detection in source code | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores - Sistemas Autónomos | pt_PT |